Dies ist die Linux-App mit dem Namen Recurrent Interface Network (RIN), deren neueste Version als 0.7.5.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Recurrent Interface Network (RIN) mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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Wiederkehrendes Schnittstellennetzwerk (RIN)
BESCHREIBUNG
Implementierung des Recurrent Interface Network (RIN) zur hocheffizienten Generierung von Bildern und Videos ohne kaskadierende Netzwerke in Pytorch. Der Autor hat die induzierte Set-Aufmerksamkeits-Blockade aus dem Artikel über Set-Transformatoren unbewusst neu erfunden. Sie kombinieren dies auch mit der Selbstkonditionierungstechnik aus dem Bit Diffusion-Papier, speziell für die Latenz. Die letzte Zutat scheint eine neue Rauschfunktion zu sein, die auf dem Sigmoid basiert und laut Autor für größere Bilder besser ist als der Cosinus-Scheduler. Die große Überraschung ist, dass die Generationen dieses Maß an Treue erreichen können. Ich muss dies auf meinem eigenen Computer überprüfen. Darüber hinaus werden wir versuchen, dem Hauptzweig eine zusätzliche lineare Aufmerksamkeit sowie eine Selbstkonditionierung im Pixelraum hinzuzufügen. Die beiden wichtigsten Erkenntnisse sind die Erkenntnis, dass man sich auf jeden verborgenen Zustand des Netzwerks selbst konditionieren kann, sowie der neu vorgeschlagene Sigmoid-Rauschenplan.
Eigenschaften
- Die Ergebnisse werden regelmäßig im Ordner ./results gespeichert
- Experimentieren Sie mit der RIN- und GaussianDiffusion-Klasse außerhalb des Trainers
- Implementierung des Recurrent Interface Network (RIN)
- Hocheffiziente Generierung von Bildern und Videos ohne kaskadierende Netzwerke
- Dieses Repository bietet auch die Möglichkeit, Bilder mit höherer Auflösung stärker zu verrauschen
- Enthält den im Artikel vorgeschlagenen einfachen linearen Gammaplan
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/recurrent-interface-net.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
